12月7日、データミックス神保町教室にて、2025年3月期『データサイエンティスト育成講座』『気象データアナリスト養成講座』の卒業生による卒業発表会が開催されました。
卒業発表会は、受講生一人ひとりが自ら研究テーマを決め、半年以上にわたって学んだ成果を発表する場です。卒業生たちは、所属先企業のビジネス課題や社会的に注目されるテーマなど、自身が直面している課題をもとに研究に取り組みました。
今回は、特に優秀と評価された4名の卒業生による発表をご紹介します。
野球審判評価システム開発計画書
【データサイエンティスト育成講座】
「野球に育てられた恩返し」という強い使命感に基づき、野球審判員の判定精度を客観的に評価・改善するためのシステムを提案しました 。MLBの膨大な投球データを用い、公式ルールと実際の運用（バイアス）の差異を分析。機械学習（XGBoost）やカーネル密度推定を用いて、審判員個々の判定傾向をヒートマップで直感的に可視化しました 。 「判定の規範（正解）を定量的に定義し、透明性を高めることで競技の品質向上と審判員の労働環境改善に寄与する、非常に意義深い提案である」と評価されました 。
スポーツ選手のパフォーマンスを支援するための分析フレームワークの構築
【データサイエンティスト育成講座】
プロスポーツクラブにとっての大きな経営リスクである「選手のケガ」を、データ分析で未然に防ぐことに挑戦しました 。サッカー選手の体組成、フィジカル、主観コンディションなど多角的なデータを統合し、細胞の健康度を示す「位相角」の左右差の変化に着目 。ランダムフォレストを用いた分類モデルを構築し、ケガの兆候を捉えるフレームワークを提示しました 。 「実務への導入を第一に考え、不均衡データへの対応やSHAPによる解釈性を重視した。ビジネスインパクト試算まで含め、現場での実用性に長けたモデルである」として、見事最優秀発表に選出されました 。
ショッピングセンターにおける個別テナント売上分析計画書
【データサイエンティスト育成講座】
観光地に位置し、天候の影響を受けやすいアウトレットモールの運営を、データに基づき「勘と経験」から脱却させる提案です 。過去5年間の客数と気象データを分析し、業種ごとの天候感応度や前日の天候が週末の行動に与える影響を特定 。時系列予測モデル（Prophet）を用いた「異常値発見器」を開発し、150あるテナントの中から問題のある店舗を早期に検知・支援するアクションプランを提示しました 。 「ビジネス課題から分析、具体的なKPI設定、将来的なAI運営プラットフォームの展望までが一気通貫で描かれた素晴らしいプロジェクトである」と評価されました 。
29分テレビショッピング番組_購入件数予測モデル
【データサイエンティスト育成講座】
広告代理店の営業として、通販クライアントの「この広告でどれくらい売れるのか？」という切実な悩みにデータで答えた研究です 。2年10ヶ月分、約7,400件の放送実績データを分析し、放送局や開始時刻が購入数に与える影響を特定 。ランダムフォレストを用いて構築した予測モデルを、直近2025年11月の実データに適用して精度を検証しました 。 「限られたデータの中で交互作用やラグ特徴量の活用など、実運用に向けた改善意識が非常に高く、意思決定のスピードと労働生産性の向上に直結する内容である」と高く評価されました 。
皆様、長期にわたる学びの成果を存分に発揮した素晴らしい発表でした。惜しくも発表者に選出されなかった方も含め、卒業生の皆様の今後の活躍をデータミックス一同、引き続き応援してまいります。
次回の2026年2月13日（金）に開催予定です。どなたでもご参加いただけますので、皆様のお申し込みをお待ちしております！
